该文主要是分析和讨论了跳跃连接的一些局限,同时分析了BN的一些限制,提出了通过递归的Skip connection和layer normalization来自适应地调整输入scale的策略,可以很好的提升跳Skip connection的性能,该方法在CV和NLP领域均适用。 1简介 Skip connection是一种广泛应用于提高深度神经网络性能和收敛性的技术,它通过神经网络层...
在本文中,作者通过研究Skip connection的有效性和scale factors显示,一个微不足道的调整将导致spurious gradient爆炸或消失,这可以通过normalization来解决,特别是layer normalization。受此启发作者进一步提出通过递归的Skip connection和layer normalization来自适应地调整输入scale,这大大提高了性能,并且在包括机器翻译和图像分...
残差连接(Residual Connection),也称为跳跃连接(Skip Connection),是深度学习中一种常见的技术,旨在帮助解决深层网络中的梯度消失或梯度爆炸问题,从而使网络能够有效地进行更深层次的训练。在Transformer模型中,残差连接扮演着至关重要的角色,它们被用在每个子层(自注意力层和前馈神经网络层)的输出上。工作原理:在...
14.1Add就是残差连接,由2015年ResNet这篇文章发扬光大(目前引用量已超过16万),与Skip connection的区别在于需要大小维度全部相同。 14.2作为大道至简想法的极致,几乎每一个深度学习模型都会用到这个技术,可以防止网络退化,常用于解决多层网络难训练的...
5.1 Skip Connection 5.2 Layer Normalization 1. Transformer简介 Transformer 主要是由谷歌团队在论文《Attention Is All You Need》中提出的一个序列到序列模型,它与 seq2seq 模型结构类似,分为 encoder-decoder 两部分,不同之处在于 Transformer 中的模型没有用到循环神经网络,仅仅使用注意力机制和位置编码来表示序...
另一类是研究常用的神经网络技术（如正则化、残差连接（skip connection）、批归一化）是否可以应用于 RL。例如，[Ota et al. 2020] 发现在使用在线特征提取器增强状态表征的同时增加输入维度，会有助于提高 DRL 算法的性能和样本效率。[Sinha et al. 2020] 为 DRL 智能体提出了一种深度密集架构，使用残差连接...
2.5 Skip connection 与U-Net类似,Skip connection用于融合来自Encoder的多尺度特征与上采样特征。这里将浅层特征和深层特征连接在一起,以减少降采样带来的空间信息损失。然后是一个线性层,连接特征尺寸保持与上采样特征的尺寸相同。 skip connections数量的影响?
2.5 Skip connection 与U-Net类似,Skip connection用于融合来自Encoder的多尺度特征与上采样特征。这里将浅层特征和深层特征连接在一起,以减少降采样带来的空间信息损失。然后是一个线性层,连接特征尺寸保持与上采样特征的尺寸相同。 skip connections数量的影响?
Skip-connection: 前面反复提到过Encoder和Decoder的每个Block输入输出维度保持不变,那么很自然地,我们可 以将输入和输出做Skip-Connection,在前面的示意图中就没有画出这个细节了。 下图给出了基于RNN实现的Seq2Seq模型结构,我们将Transformer和它作对比的话,可以发现二者还是非常相似的,都是Decoder接收Encoder的输出,换...
# For residual skip connectionself.D = nn.Linear(d_model, 2*d_model, device=device) # Set _no_weight_decay attribute on biasself.out_proj.bias._no_weight_decay = True # Initialize bias to a small constant valuenn.init.constant_(self...